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研究目的
总目标： 不同人口特征及背景资料的受访者(家庭)在消费者信心上 具有怎样的差异，或者说不同人群之间是否存在信心指数的 差异。 分目标： 1、上述指标对信心指数的作用是否存在地域差异 2、上述指标对信心指数的作用是否细分至5个分项指标， 即进一步考察其内部的详细作用方式 北京、上海、广州在2007年4月、12月、2008年12月和 2009年12月的样本。
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多元方差分析模型的结果
拟合多元方差分析模型 1. 依次单击“分析”——“一般线性模型”——“多变量” 2. 将QA3、QA4、QA8、QA10和QA16选入“因变量”框 3. 将月份time、城市S0、职业S5、婚姻状况S7及家庭收入S9 选入“固定因子”列表框 4. 将年龄S3选入“协变量”框 5. 进入“模型”子对话框，将各因素的主效应选入“模型” 框 6. 进入“选项”子对话框，选择“缺乏拟合优度检验” 7. 确定
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项目问卷
A16 对于大宗耐用消费品的购买，比如家用电器、电脑，以 及高档家具之类，您认为当前是购买的好时机吗？ 1、很好的时机 2、较好时机 3、很难说，看具体情况而定 4、较差时机 5、很差的时机 9、不知道/拒答
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信心指数的计算方法
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项目问卷
5. 3000~3999元 6. 4000~4999元 7. 5000~5999元 8. 6000~7999 9、8000~9999元 10、1000~14999元 11、15000~19999元 12、 20000~29999元 13、30000以上 98、无收入 99、拒答 C0 请问您的家庭目前有下列还贷支出吗？ C0_1 房贷 1.有 2.无 99.拒答 C0_2 车贷 1.有 2.无 99.拒答 C0_3 其他一般消费还贷 1.有 2.无 99.拒答 O1 请问您有家用轿车吗？ 1、有 2、没有 A3 请问与1年前相比，您的家庭现在的经济状况怎么样？ 1、明显好转 2、略有好转 3、基本不变 4、略有变差 5、明显变差9、 说不清/拒答
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数据理解
考察时间、地域对信心指数的影响 首先看总信心指数分布状况是否基本遵循正态分布，但是 在多次使用了直方图工具后，希望这次能够走得更远点：直 接在直方图中考察城市之间的信心指数水平是否存在差异， 具体操作如下： 1. 选择“图形”——“图表构建程序”菜单命令。 2. 从图库中选择直方图组，将右侧出现的简单直方图图标 拖入画布 3. 在变量列表中知道index1，将其拖入画布的横轴框中。 4. 在元素属性对话框中“显示正态曲线”复选框，注意随 后一定要单击下方的“应用”按钮，否则相应的操作不 会生效
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项目问卷
如何变化？ 1、非常好 2、比较好 3、保持现状 4、比较差 5、非常差 9、说不清/拒答 A9 您认为1年之后本地区的就业状况将会如何变化？ 1、明显改善 2、略有改善 3、保持现状 4、略有变差 5、明显变差 9、说不清/拒答 A10 与现在相比，您认为5年后，本地区的经济将会出现怎 样的变化？ 1、明显繁荣 2、略有改善 3、保持现状 4、略有衰退 5、明显衰退 9、说不清/拒答
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项目问卷
S0 受访者所在城市： 100.北京 200.上海 300.广州 S1 请问您贵姓是？_______
S2 记录被访者性别：
1.男性 2.女性 S3 请问您的实际年龄是？_____ S4 请问您的学历是？ 1.初中/技校或以下
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2.高中/中专
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标准GLM框架下的建模分析
1. 2. 3. 建立总模型 依次单击“分析”——“一般线性模型”——“单变量” 将总指数Index1选入“因变量”框 将月份time、城市S0、性别S2、学历S4、职业S5、婚姻状况S7 及家庭收入S9选入“固定因子”列表框 4. 将年龄S3选入“协变量”框 5. 进入“模型”子对话框，将各因素的主效应选入“模型”框 6. 进入“保存”子对话框，选择保存“未标准化预测值”和“标 准化残差”。 7. 进入“选项”子对话框，选择“缺乏拟合优度检验”
1. 选择“图形”——“图表构建程序”菜单命令。 2. 从图库中选择线图组，将右侧出现的多重线图图标拖入 画布 3. 将月份time拖入横轴框中 4. 将总指数index1拖入纵轴框中。 5. 将城市S0拖入分组（设置颜色）框中，然后再双击该框， 在弹出的“分组区域”子对话框中将分组依据由“颜色” 改为“图案”。 6. 单击“确定”按钮绘制出图形，然后双击图形进入编辑 状态，将均值连续轴刻度范围修改为85~105，小数位数 更改为0，拖放调整图例位置和绘图区大小至合适比例。
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信心指数的计算方法
首先计算出上述5道题的题目得分，将其直接相加，再除 以“基线”调查时的这一数值，即为当期的信心指数值。 因此，计算出来的指数代表当期数值相对于“基线”调查 数值的变动比例。如果乐观人群的比例高于基线，则指数 大于100；反之则小于100.目前作为基线水平的是2007年4 月的数值。
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职ห้องสมุดไป่ตู้影响
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性别影响
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学历影响
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婚姻状况
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收入的影响
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年龄的影响
选择“图形”——“图表构建程序”菜单命令。 将简单散点图图标拖入画布 将年龄S3拖入横轴框中 将index1拖入纵轴框中 确定 双击进入图形编辑状态，依次单击“元素”——“总计拟 合线” 7. 在“拟合线”选项卡中，将拟合方法更改为loess，单击 “应用”按钮 8. 关闭图形并退出。 1. 2. 3. 4. 5. 6.
数据分析与挖掘
Data Analysis & Mining 中国消费者信心指数影响因素分 析
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学习要点
• 分析方法： -方差分析模型，多元方差分析模型，最优尺度回归，多水平模型 • 分析过程
– 统计图：直方图图组、线图、条图、散点图 – 一般线性模型：单变量、多变量 – 混合模型：线性 – 描述统计：序列图 – 回归：最佳尺度（CATREG）
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8. 确定 9. 选择“图形”——“图表构建程序”菜单命令 10. 将简单散点图图标拖入画布 11. 将未标准化预测值拖入X轴框，标准化残差拖入Y轴框 12. 确定 13. 双击进入图形编辑状态，在图形中添加Y=0的横线。
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项目问卷
A3a 为什么您这样说呢？(最多选两项) 0 中性原因 90 不知道/拒答 10 改善：收入相关 110、恶 化：收入相关 20 改善：就业情况相关 120 恶化：就业情 况相关 30、改善：投资相关 130、恶化：投资相关 40、改 善：家庭开支相关 140、恶化：家庭开支相关 50、改善： 政策/宏观经济 150、恶化：政策/宏观经济相关 A4 与现在相比，您觉得1年以后您的家庭经济状况将会如何 变化？ 1、明显好转 2、略有好转 3、基本不变 4、略有变差 5、明显变差 9、说不清/拒答 A8 与现在相比，您认为1年后本地区的经济发展状况将会
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最优尺度回归
问题 1. 家庭收入等变量目前按照无序分类被引入模型，如果考 虑有序的特征，又该如何对模型进行改善？ 2. 同样是家庭收入这个变量，数据中约有10%为缺失值，这 些案例在方差分析模型中被直接删除了，如果将其加入 模型，会有怎样的结果？ 3. 年龄S3目前是以协变量的方式纳入模型，意味着它和因 变量之间的作用方式只能是线性的，虽然在散点图中这 一趋势得到了确认，但又没有更加灵活的方式，可以判 断是否无存在其他关联趋势的可能。
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考察性别、职业、婚姻状况等对信 心指数的影响
1. 选择“图形”——“图表构建程序”菜单命令。 2. 从图库中选择条图组，将右侧出现的简单条图图标拖入 画布 3. 将职业S5拖入横轴框中 4. 将index1拖入纵轴框中 5. 确定 6. 双击图形进入编辑状态，选中类别分类轴，在属性对话 框的“类别”选项卡中，“排序依据”改为“统计”， “方向”改为“降序”单击“应用”按钮。
问卷中的大多数主干题目均为五级得分，都需要转换为相 应的题目得分，以反映消费者的乐观或悲观态度，具体方 式为针对每一道题目，计算每个选项被选中的百分比，随 后使用以下公式计算其相对得分： 题目得分=100%+1.0*VF%+0.5*F%-0.5*U%-1.0*VU% 这一数值反映的是答案偏向乐观的人群和偏向悲观人群的比 例之差，当人群中两者比例基本平衡时，得分接近于100； 如果乐观人群比例偏高，则得分大于100；反之则小于100. 总消费者信心指数的计算是基于下面五道问题的回答进行的： A3、A4、A8、A10、A16